рассчитать веорятность безотказной работы изделия в иечении 1000 часов если интенсивность отказов равна восемь умножить на десять в минус ше...

К сожалению, я не могу предоставить точный ответ на ваш вопрос без дополнительной информации. Чтобы определить вероятность выпадения большего количества очков на желтой кости по сравнению с зеленой, необходимо знать количество граней на каждой кости и их распределение вероятностей. Обычно игральные кости имеют шесть граней, на каждой из которых отображается число от 1 до 6. Если у вас есть такие кости, то вероятность выпадения большего количества очков на желтой кости по сравнению с зеленой будет зависеть от того, какие числа находятся на каждой грани и как они распределены. Если у вас есть конкретные данные о гранях и их вероятностях, я смогу помочь вам рассчитать вероятность выпадения большего количества очков на желтой кости.

Для решения этой задачи мы можем использовать условную вероятность. Изначально у нас есть две партии изделий: первая партия содержит 15 изделий, из которых 2 бракованных, а вторая партия содержит 20 изделий, из которых 3 бракованных. Мы перекладываем два изделия из первой партии во вторую. Теперь во второй партии будет 17 изделий, из которых 5 бракованных. Теперь мы выбираем наудачу одно изделие из второй партии. Вероятность выбрать бракованное изделие будет равна количеству бракованных изделий во второй партии (5) поделенному на общее количество изделий во второй партии (17). Таким образом, вероятность выбрать бракованное изделие составляет 5/17 или около 0.294 (округленно до трех знаков после запятой).

Для преобразования шансов в вероятности, нужно сложить числитель и знаменатель и выразить их в виде дроби. 1. Шансы на получение тройки в покере составляют примерно 1:46. Чтобы выразить это в виде вероятности, нужно сложить числитель и знаменатель: 1 + 46 = 47. Таким образом, вероятность получения тройки в покере составляет 1/47. 2. Вероятность дождя в Петербурге составляет 206:159. Сложим числитель и знаменатель: 206 + 159 = 365. Таким образом, вероятность дождя в Петербурге составляет 206/365. 3. Вероятность дождя в Сан-Диего составляет 23:342. Сложим числитель и знаменатель: 23 + 342 = 365. Таким образом, вероятность дождя в Сан-Диего составляет 23/365.

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение. Пусть X - количество попаданий в цель из N выстрелов. Вероятность попадания в цель при каждом выстреле равна 0,5, поэтому вероятность попадания X раз из N выстрелов можно выразить следующим образом: P(X=k) = C(N, k) * (0,5)^k * (0,5)^(N-k) где C(N, k) - количество сочетаний из N по k. Мы хотим найти наименьшее количество патронов N, при котором вероятность попадания в цель не меньше 0,8. То есть, мы хотим найти такое минимальное N, при котором сумма вероятностей P(X=k) для k от 0 до N больше или равна 0,8. Мы можем использовать таблицы сочетаний, чтобы вычислить вероятности для разных значений k и N, но для упрощения задачи воспользуемся неравенством Чебышева. Неравенство Чебышева гласит, что для любого случайного события X с математическим ожиданием μ и стандартным отклонением σ, вероятность P(|X-μ| ≥ kσ) не превышает 1/k^2. В нашем случае, математическое ожидание μ равно N * 0,5, а стандартное отклонение σ равно sqrt(N * 0,5 * 0,5) = sqrt(N * 0,25) = 0,5 * sqrt(N). Мы хотим, чтобы вероятность попадания в цель была не меньше 0,8, поэтому мы можем записать неравенство Чебышева следующим образом: P(|X - N * 0,5| ≥ k * 0,5 * sqrt(N)) ≤ 1/k^2 Мы хотим, чтобы левая часть неравенства была не больше 0,2 (1 - 0,8), поэтому мы можем записать: 1/k^2 ≤ 0,2 k^2 ≥ 5 k ≥ sqrt(5) k ≥ 2,24 Таким образом, наименьшее количество патронов N, при котором вероятность попадания в цель не меньше 0,8, равно 3.